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건설 현장의 음향 신호를 입력 받고, 상기 음향 신호를 전송하는 음향 분석기; 및상기 건설 현장의 음향 신호를 수신하고, 수신한 상기 음향 신호를 정상음 또는 사고음 데이터에 비교하여 이상 징후를 감지하는 음향분석 서버;를 포함하고, 상기 음향분석 서버는,상기 음향 신호의 특징을 추출하여 카테고리 별로 구분하여 정상음과 이상 신호에 대한 학습 알고리즘을 구성하는 음향신호 학습부;상기 음향 신호의 특징을 추출하고, 상기 정상음과 이상 신호에 대한 학습 알고리즘을 이용해 구성한 분류 모델을 이용해 상기 음향 신호의 특징을 분석하여 이상 징후를 판단하는 이상징후 분석부; 및상기 음향 분석기의 위치에 기초하여 상기 이상 징후의 발생 위치를 측정 및 분석하는 위치 분석부;를 포함하고,상기 음향신호 학습부는,상기 음향 신호를 모델을 학습하는데 사용하는 트레이닝 셋(Training Set), 유효성을 검사하는데 사용하는 밸리데이션 셋(Validation Set) 및 학습된 모델을 테스트하는 테스트 셋(Test Set)을 이용하여 학습하고,상기 음향신호 학습부 또는 상기 이상징후 분석부는,MFCC(Mel frequency cepstral coefficients), chroma STFT(chromagram from a waveform or power spectrogram), melspectrogram(Mel-scaled power spectrogram), spectral contrast 또는 tonnetz(tonal centroid features)을 이용해 상기 음향 신호의 특징을 추출하거나,STFT, Spectrogram, Mel-filtering 및 Log power spectrogram을 사용해 1차 특징을 추출하고, Convolution Layer를 사용해 2차 특징을 추출하여 상기 음향 신호의 특징을 추출하는 건설현장 이상징후 감지 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 음향 분석기는,상기 건설 현장의 음향 신호의 진폭, 주파수, 파형 또는 패턴을 수집하는 음향신호 입력부;상기 음향 신호를 저장하는 메모리부;상기 저장된 음향 신호를 전송하는 음향신호 전송부;상기 음향분석 서버로부터 이상징후 감지신호를 수신하면 위험을 표시하는 위험 표시부;를 더 포함하는 건설현장 이상징후 감지 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 음향신호 학습부 또는 상기 이상징후 분석부는,상기 음향 신호를 웨이브플롯(Waveplot), 스펙트로그램(Spectrogram) 또는 로그 파워 스펙트로그램(Log power spectrogram)으로 전처리하는 건설현장 이상징후 감지 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 위치 분석부는,상기 음향 분석기의 설치 위치 좌표와 신호 도달 시간에 위치추정 알고리즘을 적용하여 상기 이상 징후의 발생 위치를 측정 및 분석하는 건설현장 이상징후 감지 시스템
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음향 분석기가 건설 현장의 음향 신호를 입력 받고, 상기 음향 신호를 전송하는 제1 단계;음향분석 서버가 상기 건설 현장의 음향 신호를 수신하는 제2 단계;상기 음향분석 서버가 상기 음향 신호의 특징을 추출하는 제3 단계;상기 음향분석 서버가 정상음과 이상 신호에 대한 학습 알고리즘을 이용해 구성한 분류 모델을 이용해 추출된 상기 음향 신호의 특징을 분석하는 제4 단계;상기 음향분석 서버가 상기 음향 분석기의 설치 위치 좌표와 신호 도달 시간에 위치추정 알고리즘을 적용하여 위험 신호의 발생 위치를 측정 및 분석하는 제5 단계;상기 음향분석 서버가 상기 특징을 분석한 음향 신호가 상기 위험 신호에 해당하면, 상기 음향 분석기로 이상징후 감지신호를 전송하는 제6 단계; 및상기 음향 분석기가 상기 이상징후 감지신호를 수신하여 위험을 표시하는 제7 단계;를 포함하고,상기 제1 단계 이전 또는 상기 제7 단계 이후에,상기 음향분석 서버가 상기 음향 신호의 특징을 추출하여 카테고리 별로 구분하여 정상음과 이상 신호에 대한 학습 알고리즘을 구성하는 단계;를 더 포함하고,상기 제3 단계는,상기 음향 신호를 모델을 학습하는데 사용하는 트레이닝 셋(Training Set), 유효성을 검사하는데 사용하는 밸리데이션 셋(Validation Set) 및 학습된 모델을 테스트하는 테스트 셋(Test Set)을 이용하여 학습하고,MFCC(Mel frequency cepstral coefficients), chroma STFT(chromagram from a waveform or power spectrogram), melspectrogram(Mel-scaled power spectrogram), spectral contrast 또는 tonnetz(tonal centroid features)을 이용해 상기 음향 신호의 특징을 추출하거나,STFT, Spectrogram, Mel-filtering 및 Log power spectrogram을 사용해 1차 특징을 추출하고, Convolution Layer를 사용해 2차 특징을 추출하여 상기 음향 신호의 특징을 추출하는 건설현장 이상징후 감지 방법
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청구항 9에 있어서,상기 제3 단계는,상기 음향분석 서버가 상기 음향 신호를 웨이브플롯(Waveplot), 스펙트로그램(Spectrogram) 또는 로그 파워 스펙트로그램(Log power spectrogram)으로 전처리하는 단계;를 더 포함하는 건설현장 이상징후 감지 방법
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